数字孪生浙东引水工程

项目背景

浙东引水工程是浙江省重要的跨流域调水工程，承担着向宁波、舟山等地区供水的重要任务。工程运行面临以下挑战：

• 调度场景复杂：常规调度、干旱调度、洪涝调度、生态调度、工程应急调度等多场景并存
• 数据来源多样：气象、水文、水质等数据分散在不同系统
• 预测精度要求高：水资源调度需要准确的来水预测支撑

项目旨在借助数字孪生技术，构建高效、精准的水资源管理与调度体系。

技术方案

业务梳理

驻场钱塘江流域中心 7 个月，深度参与五大调度场景的业务流程梳理：

| 场景 | 触发条件 | 调度目标 | |------|----------|----------| | 常规调度 | 日常运行 | 保障供水、优化调度 | | 干旱调度 | 来水不足 | 节水调度、应急供水 | | 洪涝调度 | 强降雨 | 防洪排涝、安全运行 | | 生态调度 | 生态需求 | 维护河道生态 | | 应急调度 | 工程故障 | 应急响应、快速恢复 |

模型开发

灌溉需水计算模型

独立开发灌溉需水计算模型，支持多种作物类型：

• 兼容原有水田模型
• 新增旱地作物模块（小麦、玉米、蔬菜等）
• 考虑土壤、气象、作物生长阶段等因素

降雨预测模型

基于 LSTM 深度学习算法开发降雨预测模型：

• 输入：历史降雨、气象因子
• 输出：未来 15 天逐日降雨预测
• 精度：平均误差 < 5%

数据融合架构

设计多源数据融合架构，整合：

• 气象数据（降雨、蒸发、温度）
• 水文数据（水位、流量）
• 水质数据（氨氮、溶解氧等）
• 工程数据（闸门开度、泵站运行）

我的贡献

1. 业务理解：驻场 7 个月，从需求梳理到代码实现全程参与
2. 模型开发：独立完成灌溉需水模型和降雨预测模型
3. 数据分析：采用 Mann-Kendall、小波分析等方法分析 62 年降雨数据
4. 学术输出：第一作者核心期刊论文 1 篇，发明专利 1 项

项目成果

| 成果 | 量化指标 | |------|----------| | 预测精度 | 15 天预测误差 < 5% | | 工时投入 | 1124 小时（2024:112h + 2025:1012h） | | 论文 | 第一作者核心期刊 1 篇（已录用） | | 专利 | 发明专利 1 项（申请中） |

模型已成功应用于实际调度，获得用户高度认可。

技术栈

• 深度学习：LSTM, PyTorch
• 数据分析：Python, Pandas, NumPy
• 统计方法：Mann-Kendall, Sen's 斜率, 小波分析
• GIS：QGIS
• 可视化：Matplotlib, Seaborn